日本のロボットは、人がやりたがらない仕事を担っているだけで、労働者の代わりになるわけではない

フィジカルAIは世界の産業界における重要なフロンティアとして台頭しており、日本における取り組みは主に必要性に迫られて進められている。労働力不足が進み、生産性向上の圧力が高まる中、企業は工場、倉庫、重要インフラにおいてAI搭載ロボットの導入を加速させている。

経済産業省は2026年3月、国内のフィジカルAI産業を構築し、2040年までに世界市場の30％を獲得するという目標を発表した。同省によると、日本はすでに産業用ロボット分野で強固な地位を築いており、2022年の世界市場シェアの約70％を日本メーカーが占めている。

TechCrunchは、投資家や業界リーダーとの議論に基づき、この変化の背景にある要因、日本の戦略が米国や中国の戦略とどう異なるか、そして技術が成熟するにつれてどこに価値が生まれる可能性があるかを検証した。

人手不足が原動力

Woven Capitalのマネージング・ディレクター、ロ・グプタ氏は、ロボット技術に対する文化的受容性、人口動態による深刻な労働力不足、メカトロニクスやハードウェアのサプライチェーンにおける深い産業的専門知識など、いくつかの要因が日本での導入を加速させていると説明した。

「フィジカルAIは事業継続のためのツールとして導入されています。つまり、『少ない人員で、いかに工場、倉庫、インフラ、サービス業務を稼働させ続けるか』という課題への解決策なのです」と、Global Brainのジェネラルパートナーであるホギル・ドー氏は付け加えた。「私の見るところ、労働力不足が最大の推進力となっています」

日本の人口構造上の課題は深刻化している。2024年には人口が14年連続で減少し、生産年齢人口は総人口のわずか59.6％を占めるに過ぎず、今後20年間でその割合が1,500万人近く減少すると予測されていると、ドー氏は指摘した。これはすでに企業の運営形態を変えつつある。2024年のロイター／日経の調査によると、人手不足が日本企業のAI導入を後押しする主な要因となっている。

セールスフォース・ベンチャーズのプリンシパルである山中翔氏はインタビューで、「原動力は単なる効率化から産業の存続へとシフトした」と述べた。「日本は、労働力不足により不可欠なサービスが維持できなくなるという物理的な供給制約に直面している。生産年齢人口の減少を踏まえると、産業水準と社会サービスを維持するためには、物理的なAIの導入が国家的な緊急課題となっている。」

ムジン（Mujin）のCEO兼共同創業者である瀧野一成氏によると、日本は製造業や物流分野における自動化の推進に力を入れている。政府は、労働力不足といった構造的な課題に対処するため、自動化を積極的に推進している。日本の企業であるムジンは、産業用ロボットがピッキングや物流業務を自律的に処理できるようにするソフトウェアを開発した。瀧野氏は、ムジンのアプローチは、既存のハードウェアをより自律的かつ効率的に稼働させるソフトウェア、具体的にはロボット制御プラットフォームに焦点を当てていると述べた。

ハードウェアの強みとシステムリスク

日本の歴史的な強みは、ロボット工学の物理的な構成要素にある。この優位性がAI時代においても持続するかどうかは、依然として不透明だ。日本を拠点とするベンチャーキャピタリストによると、日本はアクチュエータ、センサー、制御システムといったロボット工学の中核部品において依然として高い技術力を示している一方、米国や中国はハードウェア、ソフトウェア、データを統合したフルスタックシステムの開発において、より急速に進展している。

「AIと現実世界をつなぐ重要な物理的インターフェースである高精度部品における日本の専門知識は、戦略的な堀（競争優位性）だ」と山中氏は述べた。「この接点を掌握することは、グローバルなサプライチェーンにおいて大きな競争優位性をもたらす。現在の優先課題は、AIモデルとこのハードウェアを深く統合することで、システムレベルの最適化を加速させることだ。」

タキノ氏は、ハードウェアの能力は中国と日本が最も優れており、特に日本はロボットのモーション制御に秀でている一方、米国はサービス層と市場開発においてリードしていると指摘した。歴史的に、多くの米国企業は、堅牢なソフトウェアプラットフォームとアジアから調達した高品質なハードウェアを組み合わせることで、アップルのように統合されたビジネスを構築するために、自社のソフトウェアの強みを活用してきた。しかし、タキノ氏は、このモデルが物理AIという新興分野に完全に適用できるとは限らないと示唆した。

「ロボティクス、特にフィジカルAIにおいては、ハードウェアの物理的特性に対する深い理解が不可欠だ」とタキノ氏は強調した。「これにはソフトウェア能力だけでなく、高度に専門化された制御技術も必要となる。その開発には多大な時間を要し、失敗のコストも高い。」

東京とサンフランシスコに拠点を置く自律走行パーソナルモビリティ車両メーカーのスタートアップ、WHILLは、グローバル展開に向けたより広範なフルスタックアプローチを追求する中で、日本の「ものづくり」の伝統を活かしていると、CEOの杉江聡氏はTechCrunchに語った。 同社は、短距離自律走行輸送向けに、電気自動車、車載センサー、ナビゲーションシステム、クラウドベースのフリート管理を統合したプラットフォームを開発した。杉江氏は、開発において日本と米国の両方を活用していると指摘した。日本ではハードウェアの改良や高齢化社会のニーズへの対応を行い、米国ではソフトウェア開発の加速や大規模な商用モデルのテストを行っている。

実証実験から実社会への展開へ

政府もこの取り組みを財政面で支援している。高市早苗首相の下、日本はAIの中核能力の強化、ロボティクス統合の推進、および産業への導入支援のために約63億ドルを投じることを約束した。

実験段階から実社会への導入への移行はすでに始まっている。産業用自動化は依然として最も進んだ分野であり、日本では特に自動車業界を中心に、年間数万台のロボットが導入されている。ドー氏によると、新しい用途も徐々に普及し始めているという。

「その兆候は明確です。ベンダーが資金を提供する試験運用ではなく顧客が費用を負担する導入、フルシフトにわたる信頼性の高い稼働、そして稼働率、人的介入率、生産性への影響といった測定可能なパフォーマンス指標が求められています」とDoh氏は述べた。

物流分野では、企業が自動フォークリフトや倉庫システムを導入しており、施設管理分野では、データセンターや産業施設で点検ロボットが活用されている。

ソフトバンクのような企業はすでにフィジカルAIを実践的に応用しており、視覚言語モデルとリアルタイム制御システムを組み合わせることで、ロボットが環境を解釈し、複雑なタスクを自律的に実行できるようにしている。

自律システムが基盤となりつつある防衛分野において、競争力はプラットフォームだけでなく、フィジカルAIによって駆動される運用インテリジェンスにかかっていると、テラドローンの徳重徹CEOはTechCrunchに語った。徳重氏はさらに、運用データとAIを組み合わせることで、自律システムが実環境において確実に機能し、日本の防衛インフラの発展を支援できるよう取り組んでいると付け加えた。

投資家や業界関係者によると、投資はハードウェアの枠を超えており、企業はオーケストレーションソフトウェア、デジタルツイン、シミュレーションツール、統合プラットフォームにより多くの資金を割り当てている。

ハイブリッド・エコシステムの台頭

日本のフィジカルAIエコシステムは、従来のテクノロジーによるディスラプション（破壊的革新）モデルとは異なる形で進化している。業界関係者は、「勝者総取り」の構図ではなく、既存企業が規模と信頼性を提供し、スタートアップがソフトウェアやシステム設計におけるイノベーションを牽引するハイブリッドモデルを予想している。

トヨタ自動車、三菱電機、本田技研工業などの大手既存企業は、製造規模、顧客関係、導入能力において依然として大きな優位性を保っている。しかし、スタートアップ企業は、オーケストレーションソフトウェア、知覚システム、ワークフロー自動化といった新興分野において重要な役割を切り拓いている。

「スタートアップと既存大企業との関係は、互いに補完し合うエコシステムです」と山中氏は述べた。「ロボティクスには、大規模なハードウェア開発、深い運用ノウハウ、そして多額の設備投資が必要です。大企業の膨大な資産と専門知識を、スタートアップの破壊的イノベーションと融合させることで、業界は全体としてのグローバル競争力を強化できるのです。」

テラドローンのCEOは、日本の防衛エコシステムも、大企業の支配からスタートアップとの連携強化へと移行しつつあると指摘した。大企業はプラットフォーム、規模、統合に注力し続ける一方、スタートアップは小規模なシステム、ソフトウェア、運用分野での開発を牽引しており、スピードと適応力が重要な競争要因となっている。

Mujinのような企業は、ハードウェアの上に位置するプラットフォームを開発しており、マルチベンダーによる自動化や、業界を横断した迅速な導入を可能にしている。Terra Droneを含む他の企業も、自律システムに同様のアプローチを適用し、AIと運用データを組み合わせることで、実世界での大規模な応用を支援している。

「最も強固な価値は、導入、統合、そして継続的な改善を掌握している者にこそある」とDoh氏は結論付けた。